論文の概要: Transformer-based Hand Gesture Recognition via High-Density EMG Signals:
From Instantaneous Recognition to Fusion of Motor Unit Spike Trains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00743v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 23:32:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 17:42:00.072780
- Title: Transformer-based Hand Gesture Recognition via High-Density EMG Signals:
From Instantaneous Recognition to Fusion of Motor Unit Spike Trains
- Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いた高密度EMG信号による手指ジェスチャー認識:瞬時認識からモータスパイクの融合へ
- Authors: Mansooreh Montazerin, Elahe Rahimian, Farnoosh Naderkhani, S. Farokh
Atashzar, Svetlana Yanushkevich, Arash Mohammadi
- Abstract要約: 本稿では,視覚変換器ネットワークを用いて手動ジェスチャー認識を行うCT-HGRと呼ばれる,コンパクトなディープラーニングフレームワークを提案する。
CT-HGRは、転送学習を必要とせずにゼロからトレーニングすることができ、HD-sEMGデータの時間的特徴と空間的特徴を同時に抽出することができる。
このフレームワークは、HD-sEMG画像の単一のフレームに基づいて、瞬時認識のための89.13%の精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.443553761853856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Designing efficient and labor-saving prosthetic hands requires powerful hand
gesture recognition algorithms that can achieve high accuracy with limited
complexity and latency. In this context, the paper proposes a compact deep
learning framework referred to as the CT-HGR, which employs a vision
transformer network to conduct hand gesture recognition using highdensity sEMG
(HD-sEMG) signals. The attention mechanism in the proposed model identifies
similarities among different data segments with a greater capacity for parallel
computations and addresses the memory limitation problems while dealing with
inputs of large sequence lengths. CT-HGR can be trained from scratch without
any need for transfer learning and can simultaneously extract both temporal and
spatial features of HD-sEMG data. Additionally, the CT-HGR framework can
perform instantaneous recognition using sEMG image spatially composed from
HD-sEMG signals. A variant of the CT-HGR is also designed to incorporate
microscopic neural drive information in the form of Motor Unit Spike Trains
(MUSTs) extracted from HD-sEMG signals using Blind Source Separation (BSS).
This variant is combined with its baseline version via a hybrid architecture to
evaluate potentials of fusing macroscopic and microscopic neural drive
information. The utilized HD-sEMG dataset involves 128 electrodes that collect
the signals related to 65 isometric hand gestures of 20 subjects. The proposed
CT-HGR framework is applied to 31.25, 62.5, 125, 250 ms window sizes of the
above-mentioned dataset utilizing 32, 64, 128 electrode channels. The average
accuracy over all the participants using 32 electrodes and a window size of
31.25 ms is 86.23%, which gradually increases till reaching 91.98% for 128
electrodes and a window size of 250 ms. The CT-HGR achieves accuracy of 89.13%
for instantaneous recognition based on a single frame of HD-sEMG image.
- Abstract（参考訳）: 効率的で省力な義手の設計には、複雑さとレイテンシを限定した高精度なハンドジェスチャ認識アルゴリズムが必要である。
本稿では,高密度sEMG(HD-sEMG)信号を用いた手動ジェスチャー認識を実現するために,視覚変換器ネットワークを用いたCT-HGRと呼ばれる,コンパクトなディープラーニングフレームワークを提案する。
提案モデルにおけるアテンション機構は、並列計算のキャパシティが大きいデータセグメント間の類似性を識別し、大きなシーケンス長の入力を処理しながらメモリ制限問題に対処する。
CT-HGRは、転送学習を必要とせずにゼロからトレーニングすることができ、HD-sEMGデータの時間的特徴と空間的特徴を同時に抽出することができる。
さらに、CT-HGRフレームワークは、HD-SEMG信号から空間的に構成されたsEMG画像を用いて瞬時認識を行うことができる。
CT-HGRの変種は、Blind Source separation (BSS) を用いてHD-sEMG信号から抽出されたモータユニットスパイクトレイン(MUST)の形で、顕微鏡的なニューラルドライブ情報を組み込むように設計されている。
この変種は、マクロとミクロのニューラルドライブ情報を融合する可能性を評価するために、ハイブリッドアーキテクチャによるベースラインバージョンと組み合わせられている。
使用したHD-sEMGデータセットは、被験者20人の65の等尺手ジェスチャーに関連する信号を収集する128個の電極を含む。
提案したCT-HGRフレームワークは,32,64,128個の電極チャネルを用いて,上記データセットの窓サイズを31.25,62.5,125,250msとする。
32個の電極を使用し、窓サイズ31.25 msの全ての被験者の平均精度は86.23%であり、128個の電極で91.98%に達するまで徐々に増加し、窓サイズ250 msとなる。
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